AI 4 Health Innovation ~ UNIPI

Sede

Dipartimento di Informatica

Obiettivo del corso

Il corso di perfezionamento in AI 4 Health Innovation si propone di fornire competenze le seguenti competenze:
1. Comprendere i Concetti Base di Intelligenza Artificiale e Machine Learning.
I partecipanti apprenderanno le basi teoriche dell’IA e del Machine Learning, con particolare attenzione ai principi fondamentali di addestramento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, con esempi di casi d’uso nel settore sanitario.
2. Comprendere i Fondamenti dell’IA Generativa, dei LLM e degli Agenti.
I partecipanti approfondiranno l’IA generativa e i LLM, comprendendo concettualmente le basi di funzionamento dei modelli transformers e la frontiera di innovazione rappresentata dagli agenti.
3. Acquisire Competenze Pratiche sull’Uso dell’AI Generativa.
Fornire conoscenze pratiche sull’uso di LLMs e Agenti, tramite strumenti no-code, accessibili anche a chi non abbia competenze di programmazione. Tra le competenze pratiche particolare attenzione verrà dedicata allo sviluppo di abilità di prompt engineering.
4. Comprendere i Principi Chiave della Explainable AI (xAI) e la sua rilevanza in ambito sanitario.
I partecipanti acquisiranno una comprensione dei principi fondamentali della xAI, con l’obiettivo di interpretare, valutare e comunicare le decisioni dei modelli di IA. Verranno introdotti i principali approcci all’interpretabilità e alla spiegabilità dei modelli, con esempi applicativi in ambito sanitario, evidenziando il ruolo della xAI nel supporto alle decisioni cliniche, nella fiducia degli utenti, nella validazione dei modelli e nel rispetto dei requisiti regolatori.
5. Promuovere la Consapevolezza Etica.
Esplorare i principi etici legati all’uso dell’IA, con particolare attenzione agli aspetti di equità, trasparenza e responsabilità, facendo riferimento all’AI Act dell’Unione Europea e alle linee guida dell’OMS sui LMM.
6. Conoscere principi di Regolamentazione quali Privacy e Conformità al GDPR.
Analizzare le modalità per utilizzare chatbot e LMM in conformità con le normative sulla privacy, come il GDPR. Verranno presentati modelli eseguibili in locale al fine di garantire una maggiore protezione dei dati e un controllo più rigoroso sull’utilizzo delle informazioni personali, minimizzando i rischi di esposizione dei dati sensibili.

Requisiti per l’ammissione

Possono presentare domanda di iscrizione come studente ordinario coloro che, entro la scadenza delle iscrizioni, siano in possesso di laurea triennale (qualsiasi), laurea a ciclo unico o laurea vecchio ordinamento.

Scadenza domanda di ammissione

6 settembre 2026
Per gli associati a Società Italiana Intelligenza Artificiale in Medicina (SIIAM) e Società Italiana di Igiene (SITI) e all’Ordine dei Medici si riconosce una riduzione del 20% della quota ordinaria.
Un’ulteriore riduzione pari al 10% sarà riconosciuta a coloro che effettueranno l’iscrizione entro il 31 luglio 2026 pagando la prima rata (623,00 €).
Per usufruire delle agevolazioni è necessario fornire alla segreteria del corso (segreteriadidattica@consorzioquinn.it) la documentazione comprovante il possesso dei titoli.

Costo

Studente ordinario: 890,00 €

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Requisiti per l’ammissione

Scadenza domanda di ammissione

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